数据挖掘系统分类
数据挖掘分类的名词解释
数据挖掘分类的名词解释数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现模式、关联和信息的学科。
它使用统计学、机器学习和数据库系统等技术，通过对数据进行分析和解释来揭示潜在的知识和见解。
而数据挖掘的分类是对这门学科的不同方面和方法进行了系统的归类和整理，以便更好地理解和应用这些技术。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中最常见的一种分类方法。
它旨在发现数据集中的项之间的相关性。
通过分析事务数据，揭示其中的共同模式和规律。
关联规则可以被表示为“A如果B”的形式，其中A和B是数据项的集合。
例如，超市销售数据中的关联规则可能是“购买尿布的人也购买啤酒”。
这种方法可以帮助超市了解消费者倾向，从而进行有效的市场营销和产品布局。
2. 分类分类是数据挖掘的另一个重要方面。
它旨在根据已有样本的特征和类别，建立一个模型，可以将新数据分类到合适的类别中。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在邮件过滤中，可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，以便自动过滤垃圾邮件。
3. 聚类聚类是将数据分组成有相似特征的集合的过程。
聚类算法试图将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。
它有助于发现不同群体、市场细分、社交网络等领域的模式和结构。
例如，通过对顾客消费行为的聚类分析，可以发现不同人群的消费偏好和购买习惯，从而定向推销特定的产品或服务。
4. 异常检测异常检测是寻找与大多数样本显著不同的数据点的过程。
它用于识别数据集中的异常或异常行为，帮助我们发现潜在的问题或异常情况。
异常检测的应用领域广泛，包括金融欺诈检测、网络安全监控、故障检测等。
例如，在信用卡欺诈检测中，根据用户的消费习惯和模式，可以使用异常检测来识别可能的欺诈行为。
5. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中自动发现有趣的模式和知识的过程。
它包括文本分类、情感分析、关键词提取等技术。
文本挖掘广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、新闻报道等领域。
基于分类数据挖掘技术的情报分析系统研究
２ 情 报数 据分 类算 法模 型
２ １ 情报数据分 类算 法的基 本构 成 ． 本 文在对 传
统数据分类 算 法 Ｂ ｌｍ ｎ 、Ｄ ｏｚ ａｎ机 Ｉ ３分 析 的基 础上 ， ｔ 根 据情报数 据实 时挖掘 处 理 要求 ， 对 Ｂ ｌ ｍ ｎ 和 针 ｏ ｚ ａｎ机 ｔ Ｉ３算法存 在 的不 足 ， 别 对 Ｂ ｌｍ ｎ Ｄ 分 ｏｚ ａｎ机 的 Ｓ ｍ ｉ ｔ ｉ ｏ ｇ ｄ
第３ Ｏ卷 ２ １ 年 ６月 ０１
・
情
报
杂
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Ｊ Ｕ Ｎ ＦＩＴ Ｌ Ｉ Ｅ Ｃ Ｏ Ｒ ＡＬ ０ Ｅ Ｌ Ｇ Ｎ Ｅ Ｎ
Ｊｎ ２ １ ｕｅ ００
信息技术 ・
基于分类数据挖掘技术的情报分析系统研究
王
南京 ２０３ ） １０９
示。
段 。通过分析预定数 据类集 的对 象或元 组 的属性 ， 建 立一个模型 ， 就是在 己有数据 的基础 上训 练一个 分类 函数或构造 出一个 分类 模型 ， 函数 或模 型能够 把所 该 采集 的实时 数据 记 录映 射 到给定 类 别 中的某 一个 类 别， 从而可以应用 于数据预测。ｂ使 用模型分类阶段。 ． 评估模 型的预测准确率 ， 如果觉 得准确 率可以接受 ， 就 可以使用模 型对类标号未 知的数据元组 或对象进行分
运 用分类数据挖 掘技 术 中决策树算 法和神经 网络 算法 ， 建立适合地 面战场 复杂背景 下 的情报 数据分 类算
法模型 ， 并将该算 法模型运 用于情报分析 系统， 实现 目标情报分析处理 的 自动化进行 了有 益的探 讨 。 对
关键词
军 事情报
分析 系统 数 据挖 掘
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘概念、技术--数据挖掘原语、语言和系统结构1
数据挖掘语言分类
数据挖掘查询语言；
• DBMiner中定义的原语 DBMiner中定义的原语
数据挖掘建模语言； 通用数据挖掘语言。 第一阶段的数据挖掘语言一般属于查询语 言；PMML属于建模语言；OLE 言；PMML属于建模语言；OLE DB for DM属于通用数据挖掘语言。 DM属于通用数据挖掘语言。
置信度
• confidence factor (or predictive accuracy) • P(A^B)/P(A)
Piatetsky-Shapiro’st three principles for rule interestingness (RI)
如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O； 如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O； 当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加 当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加 单调递增； 当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的 当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的 增加单调递减。
提供匹配的模式模版（元模式，元规则，元查询） 指导发现过程。 P(X:customer,W)^Q(X,Y)=>buys(X,Z)
背景知识
关于挖掘领域的知识。概念分层允许在多个抽象 层次上发现知识。 概念分层定义了一组由底层概念集到高层概念集 的映射。 概念分层结构可以由系统用户，领域专家，知识 工程师，自动发现，统计分析获得
简洁性
要求规则的前件和后件(主要是前件) 要求规则的前件和后件(主要是前件)包含的 属性的项数不要太多。即A 属性的项数不要太多。即A的属性数目越少 规则越简洁，客观兴趣度越高。
• 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。
分布式数据挖掘-LAMDA-南京大学
简介－分布式数据挖掘
产生背景 – 各相关学科的飞速发展，各种网络尤其是Internet的 广泛使用。 – 实际应用要求数据挖掘系统具有更好的可扩展性。 – 实例
• 研究某种疾病在某地的发病情况与气候的关系（疾病控制 数据库＋环境数据库） • 金融组织间通过合作防止信用卡欺诈（数据共享） • 大型跨国公司营销策略的制定（销售点分散，数据仓库构 造十分耗时）
元学习的优点 –在基学习阶段，各个结点可以自主地选择合适的学 习算法来生成局部的基分类器。与此同时，各结点 间不存在任何通讯与同步开销，因此系统效率较高。 –在元学习阶段，由于系统可灵活采用各种集成策略，
结点的同构与异构性－CDM
异构结点间的数据挖掘 –在异构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数 据具有不同的属性空间，一般而言，异构分布式数 据挖掘系统所要处理的数据集称为垂直分划数据集。
图2 一个典型的垂直分划数据集
CDM－续
CDM –研究结果表明，如果简单地将同构系统所采用的数 据挖掘方法应用于异构分布式数据挖掘系统，那么 为了得到一个精确的预测模型往往需要很大的系统 开销，有时甚至是不可行的。 – 为了能够在结点异构的情况下有效地进行数据挖掘， Kargupta等人提出了CDM (Collective Data Mining) 的概念，其基本思想是任一函数f都可以由一组基函 数所表示，即 f ( x) wk k 。
• 同构：结点间数据的属性空间相同 • 异构：结点间数据具有不同的属性空间
–按照数据模式的生成方式
• 集中式：先把数据集中于中心点，再生成全局数据模式 （模型精度较高，但只适合于数据量较小的情况）。 • 局部式：先在各结点处生成局部数据模式，然后再将局部 数据模式集中到中心结点生成全局数据模式（模型精度较 低，但效率较高）。 • 数据重分布式 ：首先将所有数据在各个结点间重新分布， 然后再按照与局部式系统相同的方法生成数据模式。
数据管理工具
数据管理工具数据管理工具是一种用于管理、组织和分析数据的软件工具。
数据管理工具采用各种技术和方法来处理和存储数据，从而方便用户进行数据的管理和利用。
以下是一些常见的数据管理工具及其主要功能：1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种用于管理和组织数据的软件工具。
它可以对数据进行存储、检索、更新、删除等操作，并提供了数据安全性、完整性和一致性的保障。
常见的数据库管理系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。
2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于集成和分析大量数据的系统。
它将散落在各个数据源中的数据整合到一个统一的数据仓库中，可以进行数据挖掘、分析和报告等操作。
数据仓库可以用于企业的决策支持系统（DSS）和业务智能（BI）等应用。
3. 数据挖掘工具（Data Mining Tool）：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。
数据挖掘工具可以通过应用各种算法和技术，如聚类、分类、关联和预测等，来发现数据中的模式和关联。
常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner等。
4. 数据可视化工具（Data Visualization Tool）：数据可视化是将数据转化为图表、图像或其他可视化形式的过程。
数据可视化工具可以将数据以直观、易于理解的方式展示，帮助用户更好地理解数据的模式和趋势。
常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。
5. 数据集成工具（Data Integration Tool）：数据集成是将不同数据源中的数据整合到一个统一的数据存储中的过程。
数据集成工具可以帮助用户实现数据源的连接、数据迁移和数据转换等操作，保证数据的一致性和准确性。
常见的数据集成工具有Informatica、Pentaho等。
6. 数据备份和恢复工具（Data Backup and Recovery Tool）：数据备份和恢复是保护数据免受意外损失和系统故障的重要措施。
数据挖掘考试题库
1 数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数 据。
13. 预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据 去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知 识。
14. 偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离 常规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值 等。
15. 遗传算法：是一种优化搜索算法，它首先产生一个初始可行解 群体，然后对这个群体通过模拟生物进化的选择、交叉、变异 等遗传操作遗传到下一代群体，并最终达到全局最优。
融合、决策支持等。 数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚
类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2. 何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成 的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集 合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
当前数据
历史数据
经常更新
不更新，但周期性刷新
一次性处理的数据量小 一次处理的数据量大
对响应时间要求高
响应时间合理
用户数量大
用户数据相对较少
面向操作人员，支持日 面向决策人员，支持管
常操作
理需要
面向应用，事务驱动 面向分析，分析驱动
5. 何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式 有哪些？ 粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级
2、 判断题 ( )1. ( )2. ( )3. ( )4. ( )5. ( )6. ( )7. ( )8. ( )9. (
数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)
2. 数据挖掘和数据仓库
大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓 库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库 中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。数 据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多， 如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可 能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且 所有的数据不一致的问题都已经解决了。
ODBC
Oracle Sybase Informix
IBM Microsoft
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
数据仓库 决策支持 (90年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？波士顿 据此可得出什么结
论？”
联机分析处理(OLAP) 多维数据库 数据仓库
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
数据挖掘在银行领域的应用
美国银行家协会(ABA)预测数据仓库和数据挖 掘技术在美国商业银行的应用增长率是14.9％。
分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容 量 ；建立利润评测模型；客户关系优化；风险 控制等
Mellon银行使用数据挖掘软件提高销售和定 价金融产品的精确度，如家庭普通贷款。
4. 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段
商业问题
支持技术
产品厂家
产品特点
数据搜集 (60年代)
“过去五年中我的 总收入是多少？”
计算机、磁带和磁盘
IBM
提供历史性的、静
CDC
态的数据信息
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售
额是多少？”
关系数据库(RDBMS) 结构化查询语言(SQL)
数据源
数据仓库
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容要点
1
了解数据挖掘的分类规则
数据挖掘分类
2
按照一般功能，可以将数据挖掘分为：
描述式数据挖掘
预测式数据挖掘
数据挖掘分类——不同的角度,不同的分类
3
所适合的 应用类型
所用的技 术类型
待挖掘的 数据库类
型
待发现的 知识类型
数据挖掘分类的多维视图
4
待挖掘的数据库
关系的, 事务的, 面向对象的, 对象-关系的, 主动的, 空间的, 时间序列的, 文本 的, 多媒 体的, 异种的, 遗产的, WWW, 等.
特征分类, 先聚类再关联
OLAM 的结构
7
挖掘查询
挖掘结果
第4层
OLAM 引擎
用户 GUI API
OLAP 引擎
用户界面
第3层 OLAP/OLAM
数据立方体 API
过滤和集成
Databases
MDDB
数据库 API
数据清理 数据集成
元数据
过滤
数据仓库
第2 层 MDDB
第 1层 数据存储
小结
8
了解数据挖掘的分类规则
OLAP挖掘: 数据挖掘与数据仓库的集成
6
数据挖掘系统, DBMS, 数据仓库系统的耦合
不耦合, 松耦合, 半紧密耦合, 紧密耦合
联机分析挖掘
挖掘与 OLAP 技术的集成
交互挖掘多层知识
通过下钻, 上卷, 转轴, 切片, 切块等操作, 在不同的抽象层挖掘知识和模式的 必要性.
多种挖掘功能的集成
所挖掘的知识
特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 趋势, 偏离和孤立点分析, 等. 多/集成的功能, 和多层次上的挖掘
数据挖掘分类的多维视图
5
所用技术
面向数据库的, 数据仓库 (OLAP), 机器学习, 统计学, 可视化, 神经网络, 等.
适合的应用
零售, 电讯, 银行, 欺骗分析, DNA 挖掘, 股票市场分析, Web 挖掘, Web日志分析, 等